摘要：时频电磁法勘探系统兼有频率测深与瞬变电磁测深系统双重特点,可同时在频率域和时间域求取视电阻率,从而获得更加准确可信的地电信息。实测时频电磁勘探数据中的主要噪声有50 Hz工频及其谐波干扰噪声、高频随机脉冲噪声以及低频干扰噪声三种类型,本文针对这些噪声类型以及时频电磁法的方波信号特点,提出分段拓展中值滤波方法和拟合固定极值点EMD方法分别去除高频随机脉冲噪声和低频干扰噪声,提出基于方差和偏度系数的中值滤波窗口大小试验选取方法,采用频域带阻滤波方法去除50 Hz工频及其谐波干扰噪声。并设计了一个相应的去噪流程,以充分发挥各自的去噪方法的优势。经理论分析以及实际观测数据的应用实验验证,本文提出的去噪方法和设计的去噪处理流程合理有效,准确保留了时域信号波形的相位和幅值信息,得到令人满意的高质量时域信号波形,为准确地提取时域瞬变电磁衰减信号打下良好的基础。

摘要：高速铁路沉降监测数据采集过程中,通常因仪器、环境等因素导致其含有噪声。本文将极点对称模态分解(ESMD)方法引入到高速铁路沉降监测数据处理中,分析适用于ESMD算法的去噪方法,并结合传统去噪方法,采用数学模拟仿真实验和某高速铁路实测沉降监测数据,验证其可行性和有效性。分析结果表明,基于ES-MD的去噪算法处理后的沉降监测数据具有均方根误差最小、信噪比最大、与原始数据互相关系数最高的特点,该方法能够很好消除沉降监测数据中混杂的随机误差和异常波动,提高沉降监测数据的质量和可靠性。

摘要：在某型号火箭发动机试验中,液氧流量数据包含有大量的噪声成分,严重影响对发动机性能的评估。采用小波分析方法对含噪信号进行去噪处理。分析硬阈值、软阈值阈值去噪方法的特点。以信噪比作为选用Sym系和Db系小波基函数的衡量标准选取Sym5和Db9小波作为基函数。将Sym5、Db9小波基函数分别与自适应阈值选择无偏似然估计法(Rigrsure)、启发式阈值选择法(Heursure)进行组合对含噪数据进行去噪处理,将信噪比和相关系数作为去噪效果的评价指标。计算去噪后的数据与设计部门提供的理论数据的相对误差,结果显示Rigrsure和Db9基函数组合的去噪方法效果较好。该方法在火箭发动机试验数据去噪领域有重要的应用和推广价值。

摘要：机载采集的红外激光云数据,作为重要的遥感大数据,其存储方法决定后期的应用方向。由于海量化机载激光点云数据存储对高效率的要求越来越高,提出了一种海量机载激光点云数据分布式分片存储方法。对激光点云信息特征的加权模糊C均值化,去除激光点云数据的噪声干扰。依据Sharding分片功能,设计云数据库的数据分片算法。设计改进哈希数据分布算法,完成最终的海量机载激光点云数据分布式存储。实验结果表明:所提方法的激光点云数据存储能力更高,效率更好,实际应用效果更好。

摘要：设计基于无线网络的船舶机械设备工作状态数据实时采集系统,实时高效采集船舶机械设备工作状态数据,为船舶设备管理提供可靠参考与依据。设备层利用内部总线建立与数据采集层有效连接,连接构建完成后,数据采集层的数据采集模块使用基于FPGA的数据采集技术采集船舶机械设备工作状态数据,采集的数据经基于RPODTD的数据传输延时优化策略优化后的无线网络,向数据存储层实时高效传输,由数据存储层有效压缩、控制后,分类存储船舶机械设备工作状态数据。实验结果表明,该系统可较好采集与传输船舶机械设备工作状态数据,数据传输时延低。

摘要：建筑物长期处在外界环境中,经过风吹日晒或者外力攻击,建筑物会老化破损,其虚拟修复过程中采集的点云数据噪点较多,冗余数据过多,虚拟修复效果差,为此本文提出点云数据重采样下的破损建筑虚拟重建与修复方法。采集建筑物点云数据,开展点云数据重采样,在排除其中无用数据后,融合和匹配重采样的点云数据,生成建筑物三维立体模型,构建点云数据的双边滤波全因子,小尺度修复破损位置,实现破损建筑虚拟重建与修复。实验结果表明,本文所提方法的修复效果好,修复平均耗时为36.69 s。

摘要：为了解决当前疾病模式识别过程存在的精度低,速度慢等缺陷,设计了一种基于激光荧光光谱数据的疾病模式识别方法。首先收集激光荧光光谱数据,并对其进行消噪和降维处理,然后基于处理后的激光荧光光谱数据建立疾病模式识别的分类器,最后采用疾病模式识别的实验对本文方法的有效性进行测试,其疾病模式识别的精度高达95%以上,并与其它识别方法进行对比实验,本文方法的疾病模式识别结果具有十分明显的优势,实际应用价值更高。

摘要：铅封是保护电缆接头部位的重要部件。为确保铅封的有效性,基于涡流技术设计了一种高压电缆铅封缺陷识别方法,并展开仿真分析。首先,设置一个含噪声的一维涡流检测信号,基于离散傅里叶变换得到频域信号,对所得数据进行多项式拟合,利用去噪的方式对涡流检测数据实施预处理。然后基于涡流技术设计电缆铅封缺陷判别方法,训练缺陷识别分类器,通过求解凸二次规划得到最优分类决策函数,结合分类结果设计缺陷识别算法。仿真实验中,高压电缆铅封中分别模拟感应电流与感应磁场的分布情况。结果显示,该方法的识别准确率始终保持在87.0%以上,其在无缺陷以及缺陷深度大于1 mm时的识别精度在95%左右,可见该方法识别精度较高。

摘要：由于学生的不同,他们对高等数学的接受能力也不同,因此统一的教学无法在众多的学生中适用。对此,本文设计了一种以初始化去噪和质心优化K-means聚类算法为基础的高等数学教学分层模型,这一模型首先将噪处理标准K-means聚类算法的初始化数据,之后再改进算法的初始化数据,这一过程主要是借助优化聚类中心的方法进行。最后再在高等数学教学分层中应用这一改进后的算法。仿真实验结果证明,本文提出的以质心优化K-means聚类算法以及数据初始化去噪为基础的教学分层模型具有较好的收敛性,并且可以较好地在高等数学教学中实现分层。